NN-PID算法在变风量空调系统空气品质控制中的应用

"基于NN-PID算法的变风量空调系统空气品质控制 (2012年)" 这篇论文探讨了在变风量空调系统中如何通过NN-PID算法优化会议室环境的空气品质。NN-PID（神经网络-比例积分微分）算法是结合了传统PID控制器与神经网络技术的一种先进控制策略。在传统的PID控制器中，参数通常是预先设定好的，而在NN-PID中，参数可以在线自整定，即根据实际运行情况动态调整，以提高控制性能。 研究方法包括以下步骤： 1. 针对典型的会议室环境，建立空调新风系统模型。这个模型考虑了空调系统的运行原理，包括空气流动、温度调节以及新风与回风的比例等关键因素。 2. 建立房间内二氧化碳(CO2)浓度模型。CO2浓度通常被用作衡量室内空气质量的一个重要指标，因为它能反映人员密度和通风效率。 3. 设计并实施NN-PID算法，通过神经网络的训练过程来优化PID控制器的参数。这使得控制器能够更好地适应室内环境的变化，如CO2浓度的波动。 4. 在变风量空调实验平台上进行仿真和验证。实验结果表明，NN-PID算法在控制新风量方面表现出了优于传统PID算法的效果，能更有效地维持室内CO2浓度在适宜范围内。 结论是，根据室内CO2浓度的变化动态调整新风量，能够有效应对CO2浓度的动态特性，从而提高室内空气品质。这一研究对于改善公共场所的空气质量，特别是对于需要长时间开会或集中工作的场所，具有重要的实践意义。 关键词涉及到的需求控制通风是指根据实际需求调整通风量，以达到最佳的室内环境质量。室内空气品质（IAQ）是衡量室内环境健康性和舒适度的关键指标，而CO2浓度是评估IAQ的重要参数之一。神经网络PID控制则是指利用神经网络的自学习和自适应能力改进PID控制器，使其更具灵活性和鲁棒性。 这篇论文展示了NN-PID算法在变风量空调系统中的应用，为实现更高效、更智能的空气品质控制提供了理论基础和技术支持。这种技术有助于提升公共建筑的能源效率，同时保证室内环境的舒适性和健康性。